Cuando un niño hace algo por primera vez sin que se lo pidan, sus padres generalmente celebran. Los investigadores de la Universidad del Sur de California (USC) están teniendo ese momento en este momento.
El equipo afirma haber creado la primera extremidad robótica controlada por IA que puede aprender a caminar sin ser programado explícitamente para hacerlo.
El algoritmo que usaron está inspirado en la biología de la vida real. Al igual que los animales que pueden caminar poco después del nacimiento, este robot puede descubrir cómo usar sus tendones similares a los animales después de solo cinco minutos de juego no estructurado.
"La capacidad de una especie para aprender y adaptar sus movimientos a medida que cambian sus cuerpos y entornos ha sido un poderoso impulsor de la evolución desde el principio", explica el coautor Brian Cohn, científico informático de la USC.
"Nuestro trabajo constituye un paso hacia el empoderamiento de los robots para aprender y adaptarse de cada experiencia, tal como lo hacen los animales".
Hoy, la mayoría de los robots tardan meses o años en estar listos para interactuar con el resto del mundo. Pero con este nuevo algoritmo, el equipo ha descubierto cómo hacer robots que puedan aprender simplemente haciendo. Esto se conoce en robótica como "balbuceo motor" porque imita de cerca la forma en que los bebés aprenden a hablar mediante prueba y error.
"Durante la fase de balbuceo, el sistema enviará comandos aleatorios a los motores y detectará los ángulos conjuntos", dijo a PC Mag el coautor Ali Marjaninejad, ingeniero de la USC.
"Luego, entrenará a la red neuronal de tres capas para adivinar qué comandos producirán un movimiento determinado. Luego comenzamos a realizar la tarea y reforzamos el buen comportamiento".
Todo esto significa que cuando los robotistas escriben código, ya no necesitan ecuaciones exactas, simulaciones sofisticadas por computadora o miles de repeticiones para refinar una tarea.
En cambio, con esta nueva tecnología, un robot puede construir su propio mapa mental interno de sus extremidades y sus entornos, perfeccionando el movimiento con su extremidad de tres tendones y dos articulaciones e interacciones con su entorno a medida que crece y aprende.
Dependiendo de sus primeros momentos de vida, los investigadores notaron que algunos robots incluso desarrollaron pasos personales.
"Puedes reconocer a alguien que viene por el pasillo porque tiene una pisada particular, ¿verdad?" explica el coautor Francisco Valero-Cuevas, ingeniero biomédico de la USC.
"Nuestro robot utiliza su experiencia limitada para encontrar una solución a un problema que luego se convierte en su hábito personalizado o 'personalidad'. Obtenemos al caminante delicado, el caminante perezoso, el campeón ... lo que sea".
Es una hazaña que los biólogos y los robotistas han soñado durante mucho tiempo, y los autores afirman que podría dar a los futuros robots la "versatilidad, adaptabilidad, resistencia y velocidad envidiables de los vertebrados durante las tareas cotidianas".
Las posibilidades de la tecnología solo están limitadas por nuestra imaginación.
Con este nuevo y poderoso algoritmo, podríamos proporcionar prótesis más receptivas para personas con discapacidades, o podríamos enviar robots para explorar el espacio de forma segura o realizar intentos de búsqueda y rescate en terrenos peligrosos o desconocidos.
"Me imagino robots impulsados por músculos, capaces de dominar lo que un animal tarda meses en aprender, en solo unos minutos", dice Dario Urbina-Melendez, otro miembro del equipo e ingeniero biomédico de la USC.
"Nuestro trabajo que combina ingeniería, inteligencia artificial, anatomía y neurociencia es una fuerte indicación de que esto es posible".
FUENTE
El equipo afirma haber creado la primera extremidad robótica controlada por IA que puede aprender a caminar sin ser programado explícitamente para hacerlo.
El algoritmo que usaron está inspirado en la biología de la vida real. Al igual que los animales que pueden caminar poco después del nacimiento, este robot puede descubrir cómo usar sus tendones similares a los animales después de solo cinco minutos de juego no estructurado.
"La capacidad de una especie para aprender y adaptar sus movimientos a medida que cambian sus cuerpos y entornos ha sido un poderoso impulsor de la evolución desde el principio", explica el coautor Brian Cohn, científico informático de la USC.
"Nuestro trabajo constituye un paso hacia el empoderamiento de los robots para aprender y adaptarse de cada experiencia, tal como lo hacen los animales".
Hoy, la mayoría de los robots tardan meses o años en estar listos para interactuar con el resto del mundo. Pero con este nuevo algoritmo, el equipo ha descubierto cómo hacer robots que puedan aprender simplemente haciendo. Esto se conoce en robótica como "balbuceo motor" porque imita de cerca la forma en que los bebés aprenden a hablar mediante prueba y error.
"Durante la fase de balbuceo, el sistema enviará comandos aleatorios a los motores y detectará los ángulos conjuntos", dijo a PC Mag el coautor Ali Marjaninejad, ingeniero de la USC.
"Luego, entrenará a la red neuronal de tres capas para adivinar qué comandos producirán un movimiento determinado. Luego comenzamos a realizar la tarea y reforzamos el buen comportamiento".
Todo esto significa que cuando los robotistas escriben código, ya no necesitan ecuaciones exactas, simulaciones sofisticadas por computadora o miles de repeticiones para refinar una tarea.
En cambio, con esta nueva tecnología, un robot puede construir su propio mapa mental interno de sus extremidades y sus entornos, perfeccionando el movimiento con su extremidad de tres tendones y dos articulaciones e interacciones con su entorno a medida que crece y aprende.
Dependiendo de sus primeros momentos de vida, los investigadores notaron que algunos robots incluso desarrollaron pasos personales.
"Puedes reconocer a alguien que viene por el pasillo porque tiene una pisada particular, ¿verdad?" explica el coautor Francisco Valero-Cuevas, ingeniero biomédico de la USC.
"Nuestro robot utiliza su experiencia limitada para encontrar una solución a un problema que luego se convierte en su hábito personalizado o 'personalidad'. Obtenemos al caminante delicado, el caminante perezoso, el campeón ... lo que sea".
Es una hazaña que los biólogos y los robotistas han soñado durante mucho tiempo, y los autores afirman que podría dar a los futuros robots la "versatilidad, adaptabilidad, resistencia y velocidad envidiables de los vertebrados durante las tareas cotidianas".
Las posibilidades de la tecnología solo están limitadas por nuestra imaginación.
Con este nuevo y poderoso algoritmo, podríamos proporcionar prótesis más receptivas para personas con discapacidades, o podríamos enviar robots para explorar el espacio de forma segura o realizar intentos de búsqueda y rescate en terrenos peligrosos o desconocidos.
"Me imagino robots impulsados por músculos, capaces de dominar lo que un animal tarda meses en aprender, en solo unos minutos", dice Dario Urbina-Melendez, otro miembro del equipo e ingeniero biomédico de la USC.
"Nuestro trabajo que combina ingeniería, inteligencia artificial, anatomía y neurociencia es una fuerte indicación de que esto es posible".
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